DIPGEOPR_03

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background-size: cover

##Módulo 2: Percepción remota, análisis masivo y Google Earth Engine.

### Pre-procesamiento satelital II

Gabriel Castro

mail gabriel.castro.b@pucv.cl</a>

.large[<a href="https://www.pucv.cl/uuaa/site/edic/base/port/labgrs.html">LabGRS</a> | Octubre 2024]

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background-image: url(data:image/png;base64,#labgrs_logo.png)
background-size: 35%

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## Contenidos

.pull-left[

- Imagenes comerciales: Planet Scope Skysat. (✔)

- Combinaciones de bandas. (✔)

- Calibración radiométrica. (TOA radianza - TOA reflectancia) (✔)

- Corrección atmosférica. (✔)

- Filtros de calidad de la información satelital.

- Compensación topográfica por iluminación.
 
 ]
 
.pull-right[
<img src="data:image/png;base64,#https://raw.githubusercontent.com/allisonhorst/stats-illustrations/main/rstats-artwork/r_rollercoaster.png" width="650px"/>
© Allison Horst
]

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### Filtros de calidad de la información: Quality assessment.
#### - [**Manuales de uso C02 LVL 2 Landsat 8-9**](https://d9-wret.s3.us-west-2.amazonaws.com/assets/palladium/production/s3fs-public/media/files/LSDS-1619_Landsat8-9-Collection2-Level2-Science-Product-Guide-v6.pdf)

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### Filtros de calidad de la información: Quality assessment.
<center>
<img src="data:image/png;base64,#QA_VALUE.PNG" alt="drawing" width="700" height="500"/>
<center>

---

```r
# 1.- Lectura de datos ----

# escalado valores de reflectancia superficial: 
L8_SR <- rast("L8_Valparaiso_C02_LVL2/L8_SR_VALPARAISO_C02.tif") * 0.0000275 + -0.2
QA <- rast("L8_Valparaiso_C02_LVL2/QA_PIXEL_BAND_L8_SR_VALPARAISO_C02.tif") # banda quality
```

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### Filtros de calidad de la información: Quality assessment.

```r
### Filtro Qa por valores del pixel ---------
# QA nube high --- 
QA_nube_high <- QA

QA_nube_high[QA_nube_high != 22280] <- NA
plot(QA_nube_high, add=T, col = "red")

#QA nube mid --- 
QA_snow_high <- QA

QA_snow_high[QA_snow_high != 30048] <- NA
plot(QA_snow_high,add = T ,col = "yellow")
#----------------------------
# Crear objeto con los Qa que quiero eliminar:
qa_list <- c(22280,30048)
QA_remove <- QA
QA_remove[QA_remove != qa_list] <- NA
plot(QA_remove)

QA_mask_L8 <- L8_SR

QA_mask_L8[QA_remove == qa_list] <- NA
plotRGB(QA_mask_L8, r = 4, g= 3, b= 2, stretch = "hist")
writeRaster(QA_mask_L8, filename = "QA_MASK_L8_SR.tif", overwrite = T)
```
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### Filtros de calidad de la información: Quality assessment.

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### Compensación topográfica de la ilumiación

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### Compensación topográfica de la ilumiación
<center>
<img src="data:image/png;base64,#solarAngles.PNG" alt="drawing" width="900" height="500"/>
<center>
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### Compensación topográfica de la ilumiación

.pull-left[
Compensa la energía electromagnética que es reflejada por superficies irregulares (topografía) y es captada por el sensor.

Las condiciones del terreno pueden generar grandes variaciones en la reflectancia de ciertos objetos en superficie.

Contamos con una amplia cantidad de métodos. Sin embargo, no existe un consenso general de cual método es mejor respecto a los demás.

El metodo a elegir dependera de **la rugosidad de la superficie** de estudio, los angulos del **azimuth y zenith del sol** y la temporada (estacion del año) en la cual nos encontremos trabajando. 
]

.pull-right[
![A GitHub Octocat, style "mother hubber"](data:image/png;base64,#topo.png)
]
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### Compensación topográfica de la ilumiación
Dentro de los métodos de compensación basados en el uso de modelos de elevación digital, podemos encontrar 2 grandes grupos.

1. **Metodos Lambertianos**
 + Coseno (✔)
 + Coseno mejorado (✔)
2. **Metodos no lambertianos**
 + Minnaert
 + Minnaert slope 
 + SCS

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### Compensación topográfica de la ilumiación

Estos métodos se basan en la creación de un **modelo de iluminación** el cual considera la pendiente, orientación y posición del sol para determinar la condición de la luz en el área de interés.

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### Compensación topográfica de la ilumiación

```r
## Compensación topográfica de la iluminación. 
poly <- vect("L8_Valparaiso_C02_LVL2/Compo_Topo_Ilum/poly.shp")

L8_crop <- rast("L8_Valparaiso_C02_LVL2/Compo_Topo_Ilum/L8_SR_VALPARAISO_C02.tif") %>% crop(poly) %>% 
 mask(poly)

plotRGB(L8_crop, r = 4, g= 3, b= 2, stretch = "lin")

DEM <- rast("L8_Valparaiso_C02_LVL2/Compo_Topo_Ilum/NASADEM_lNT2S_chile.tif") %>% crop(poly) %>% 
 mask(poly) %>% 
 resample(L8_crop)

plot(DEM)
```
---
### Compensación topográfica de la ilumiación
<center>
<img src="data:image/png;base64,#DEM_B2.PNG" alt="drawing" width="1000" height="450"/>
<center>

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### Compensación topográfica de la ilumiación 
#### Coseno Teillet et al. 1982

```r
## Modelo de iluminación ----

sunazimuth <- 45.90472755*pi/180 
sunzenit <- (90-44.39053871)*pi/180

slope <- terra::terrain(DEM, v = "slope", unit = "radians") 
aspect <- terra::terrain(DEM, v = "aspect", unit = "radians")

IL <- cos(slope)*cos(sunzenit) + sin(slope)*sin(sunzenit)*cos(sunazimuth - aspect)
plot(IL) 
```
---

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### Compensación topográfica de la ilumiación 
#### Coseno Teillet et al. 1982

```r
## Metodo coseno 1982 ---
TopoCos <- L8_crop*(cos(sunzenit)/IL)
```

---
### Compensación topográfica de la ilumiación
<center>
<img src="data:image/png;base64,#sr_coseno.PNG" alt="drawing" width="1000"height="500"/>
<center>

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### Compensación topográfica de la ilumiación 
#### Coseno mejorado Civco et al. 1989

Se presenta una mejora respecto al modelo de iluminación considerando el valor promedio para el area de estudio, esto permite generar una compensación mas homogenea.

```r
## COSENO TOPO CORRECTION ----
IL_mean <- terra::global(IL, "mean", na.rm = T) 
IL_mean <- IL_mean$mean 
TopoCos_imp <- L8_crop+(L8_crop*(IL_mean - IL)/ IL_mean)
```

---
### Comparación visual. 
<center>
<img src="data:image/png;base64,#comparacion.PNG" alt="drawing" width="1200"height="460"/>
<center>

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### Comparación de reflectancias superficiales con los diferentes metodos.

```r
# comparacion reflectancias --

il_df <- IL %>% as.data.frame(xy = T)

px <- matrix(data = c(284018.749,6315530.393), nrow = 1, ncol = 2)

reflectancia_l8_normal <- terra::extract(L8_crop, px) %>% t %>% as.data.frame()
reflectancia_l8_normal <- tibble::rownames_to_column(reflectancia_l8_normal, "bands")

reflectancia_cos <- terra::extract(TopoCos, px) %>% t %>% as.data.frame()
reflectancia_cos_imp <- terra::extract(TopoCos_imp, px) %>% t %>% as.data.frame()

df <- reflectancia_l8_normal %>% cbind(reflectancia_cos$V1, reflectancia_cos_imp$V1)
names(df) <- c("bandas", "SR", "SR_coseno", "SR_coseno_imp")
```

---
### Comparación de reflectancias superficiales con los diferentes metodos.

```r
## Plot simple de la reflectancia superficial corregida por 2 metodos ---------
plot(
 x = df$SR, type = "l", xlab = "L08 bands (costal - SWIR2)", # tipo de grafico "l" lineas
 ylab = "surface reflectance (%)", col = "red", lwd = 2, ylim = c(0, 1),
 main = "Comparacion SR diferentes métodos de compensación" 
)
lines(x = df$SR_coseno, type = "l", col = "blue", lwd = 2) # agregar otra linea.
lines(x = df$SR_coseno_imp, type = "l", col = "green", lwd = 2) # agregar otra linea.
legend(
 x = "topright", # posición de la leyenda
 legend = c("SR", "SR cos", "SR impcos"), # etiquetas
 col = c("red", "blue", "green"), # colores de la linea
 lwd = 2 # ancho de la linea
)
```
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### Comparación de reflectancias superficiales con los diferentes metodos. 
<center>
<img src="data:image/png;base64,#reflectancias.PNG" alt="drawing" width="900"height="550"/>
<center>
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### Bibliografía.

Civco, D. L. (1989). Topographic normalization of Landsat Thematic Mapper digital imagery. Photogrammetric engineering and remote sensing, 55(9), 1303-1309.

Allen, Tom. (2000). Topographic Normalization of Landsat Thematic Mapper Data in Three Mountain Environments. Geocarto International. 15. 10.1080/10106040008542148.

Riaño, David & Chuvieco, Emilio & Salas, Javier & Aguado, Inmaculada. (2003). Assessment of different topographic corrections in Landsat-TM data for mapping vegetation types (2003). Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on. 41. 1056 - 1061. 10.1109/TGRS.2003.811693.

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